scalar-labs · github-actions · Apr 8, 2025
diff --git a/...a-jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/scalardb-analytics-spark/README.mdx b/...a-jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/scalardb-analytics-spark/README.mdx
@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+tags:
+  - Enterprise Option
+displayed_sidebar: docsJapanese
+---
+
+# ScalarDB Analytics with Spark
+
+import TranslationBanner from '/src/components/_translation-ja-jp.mdx';
+import WarningLicenseKeyContact from '/src/components/ja-jp/_warning-license-key-contact.mdx';
+
+<TranslationBanner />
+
+**ScalarDB Analytics** は、ScalarDB の分析コンポーネントです。ScalarDB と同様に、PostgreSQL や MySQL などの RDBMS から Cassandra や DynamoDB などの NoSQL データベースに至るまで、さまざまなデータソースを 1 つの論理データベースに統合します。ScalarDB は複数のデータベース間でトランザクションの一貫性が強い運用ワークロードに重点を置いているのに対し、ScalarDB Analytics は分析ワークロード向けに最適化されています。複雑な結合、集計、ウィンドウ関数など、幅広いクエリをサポートしています。ScalarDB Analytics は、ScalarDB 管理のデータソースと非 ScalarDB 管理のデータソースの両方でシームレスに動作し、さまざまなデータセットにわたる高度な分析クエリを可能にします。
+
+現在のバージョンの ScalarDB Analytics は、**Apache Spark** を実行エンジンとして活用しています。Spark カスタムカタログを使用することで、ScalarDB 管理下のデータソースと ScalarDB 管理外のデータソースの統合ビューを提供します。ScalarDB Analytics を使用すると、これらのデータソースのテーブルをネイティブの Spark テーブルとして扱うことができ、Spark SQL クエリをシームレスに実行できます。たとえば、Cassandra に保存されているテーブルを PostgreSQL のテーブルと結合して、複数のデータソースにまたがる分析を簡単に実行できます。
+
+<WarningLicenseKeyContact product="ScalarDB Analytics with Spark" />
+
+## 参考資料
+
+* サンプルデータセットとアプリケーションを使用して ScalarDB Analytics を使用する方法に関するチュートリアルについては、[ScalarDB Analytics をはじめよう](../scalardb-samples/scalardb-analytics-spark-sample/README.mdx)を参照してください。
+* サポートされている Spark および Scala のバージョンについては、[ScalarDB Analytics with Spark のバージョン互換性](./version-compatibility.mdx)を参照してください。
diff --git a/...-plugin-content-docs/current/scalardb-analytics-spark/version-compatibility.mdx b/...-plugin-content-docs/current/scalardb-analytics-spark/version-compatibility.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+tags:
+  - Enterprise Option
+displayed_sidebar: docsJapanese
+---
+
+# ScalarDB Analytics with Spark のバージョン互換性
+
+import TranslationBanner from '/src/components/_translation-ja-jp.mdx';
+
+<TranslationBanner />
+
+Spark と Scala はマイナーバージョン間で互換性がない場合があるため、ScalarDB Analytics with Spark では、さまざまな Spark および Scala バージョンに対して、`scalardb-analytics-spark-<SPARK_VERSION>_<SCALA_VERSION>` という形式で名前が付けられたさまざまなアーティファクトを提供しています。使用している Spark および Scala のバージョンに一致するアーティファクトを選択してください。たとえば、Scala 2.13で Spark 3.5を使用している場合は、`scalardb-analytics-spark-3.5_2.13` を指定する必要があります。
+
+Java バージョンに関しては、ScalarDB Analytics with Spark は Java 8以降をサポートしています。
+
+以下は、ScalarDB Analytics with Spark の各バージョンでサポートされている Spark および Scalar バージョンのリストです。
+
+| ScalarDB Analytics with Spark バージョン | ScalarDB バージョン | サポートされている Spark バージョン | サポートされている Scala バージョン | 最小 Java バージョン |
+|:---------------------------------------|:------------------|:-------------------------------|:-------------------------------|:-------------------|
+| 3.14                                   | 3.14              | 3.5, 3.4                       | 2.13, 2.12                     | 8                  |
+| 3.12                                   | 3.12              | 3.5, 3.4                       | 2.13, 2.12                     | 8                  |